論文の概要: Agent READMEs: An Empirical Study of Context Files for Agentic Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12884v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 02:18:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.60866
• Title: Agent READMEs: An Empirical Study of Context Files for Agentic Coding
• Title（参考訳）: エージェントREADMEs:エージェント符号化のためのコンテキストファイルの実証的研究
• Authors: Worawalan Chatlatanagulchai, Hao Li, Yutaro Kashiwa, Brittany Reid, Kundjanasith Thonglek, Pattara Leelaprute, Arnon Rungsawang, Bundit Manaskasemsak, Bram Adams, Ahmed E. Hassan, Hajimu Iida,
• Abstract要約: 我々は1,925のリポジトリから2,303のエージェントコンテキストファイルを調べ、それらの構造、保守、およびコンテンツを特徴付ける。 これらのファイルは静的なドキュメントではなく、コンフィグレーションコードのように進化し、頻繁で小さな追加によって維持される複雑で読みにくいアーティファクトであることが分かりました。 これらの結果は、開発者がコンテキストファイルを使用してエージェントを機能させる一方で、エージェント記述コードの安全性やパフォーマンスを保証するためのガードレールはほとんど提供せず、ツールやプラクティスの改善の必要性を強調していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.019313057979522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic coding tools receive goals written in natural language as input, break them down into specific tasks, and write or execute the actual code with minimal human intervention. Central to this process are agent context files ("READMEs for agents") that provide persistent, project-level instructions. In this paper, we conduct the first large-scale empirical study of 2,303 agent context files from 1,925 repositories to characterize their structure, maintenance, and content. We find that these files are not static documentation but complex, difficult-to-read artifacts that evolve like configuration code, maintained through frequent, small additions. Our content analysis of 16 instruction types shows that developers prioritize functional context, such as build and run commands (62.3%), implementation details (69.9%), and architecture (67.7%). We also identify a significant gap: non-functional requirements like security (14.5%) and performance (14.5%) are rarely specified. These findings indicate that while developers use context files to make agents functional, they provide few guardrails to ensure that agent-written code is secure or performant, highlighting the need for improved tooling and practices.
• Abstract（参考訳）: エージェントコーディングツールは自然言語で書かれた目標を入力として受け取り、それらを特定のタスクに分解し、人間の介入を最小限に抑えて実際のコードを書き、実行します。 このプロセスの中心は、永続的でプロジェクトレベルの命令を提供するエージェントコンテキストファイル(エージェントのためのREADME)である。 本稿では,1,925リポジトリの2,303件のエージェントコンテキストファイルを大規模に解析し,その構造,保守,内容を特徴付ける。 これらのファイルは静的なドキュメントではなく、コンフィグレーションコードのように進化し、頻繁で小さな追加によって維持される複雑で読みにくいアーティファクトであることが分かりました。 16の命令型のコンテンツ分析では、開発者はコマンドのビルドと実行(62.3%)、実装の詳細(69.9%)、アーキテクチャ(67.7%)といった機能的なコンテキストを優先している。 セキュリティ(14.5%)やパフォーマンス(14.5%)といった非機能要件はめったに特定されない。 これらの結果は、開発者がコンテキストファイルを使用してエージェントを機能させる一方で、エージェント記述コードの安全性やパフォーマンスを保証するためのガードレールはほとんど提供せず、ツールやプラクティスの改善の必要性を強調していることを示している。

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